JP2004118813A

JP2004118813A - Recommendation system for optional article, and method therefor

Info

Publication number: JP2004118813A
Application number: JP2002314829A
Authority: JP
Inventors: Hung Te Tao; 陶　宏▲徳▼; Ding Goe Yang; 楊　定國; Wei-Han Duan; 段　維瀚; Ying-Zhe Hong; 洪　英哲
Original assignee: Polaris Securities Co Ltd
Current assignee: Polaris Securities Co Ltd
Priority date: 2002-09-27
Filing date: 2002-10-29
Publication date: 2004-04-15
Also published as: KR20040027241A

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a recommendation system for an optional article and a method therefor. <P>SOLUTION: This system comprises a network interface, a processing unit, and an optional transaction unit. The processing unit selects the plurality of candidate optional articles out of the optional articles in the optional transaction unit, based on an investment tendency and a predicted stock trend received from the network interface. Possible earnings of the candidate optional articles under acquisition probability are calculated in the respective proposed optional articles. The processing unit selects the candidate option article of high earnings as the recommended option article under the acquisition probability. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、オプション商品の推薦システムに関するもので、特に、資金及び予想される株式トレンドに基づいて、自動的に適当なオプション商品を推薦する、オプション商品の推薦システム及びその方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ファイナンシャルセルフマネージメントの普及に伴って、様々な投資ツールと商品、例えば、ファンド、債券、株券及び先物取引等も一般投資者の普遍的な資金運用方法の一つとなっている。最新の傾向では、ストックオプション等のオプション商品はポピュラーな投資商品になっている。
【０００３】
オプションは、２つのタイプがある。プットオプションは、ある商品を一定期間内に、特定の価格で売ることができる権利（義務ではない）で、コールオプションは、ある商品を一定期間内に、特定の価格で買うことができる権利（義務ではない）のことである。
【０００４】
コールオプションは、株価が上昇するにつれて価値が増加する。株価がオプションの行使価格より高くなる場合、投資者はその価格で株式を買うことが出来る。プットオプションは、株価が下落するにつれて価値が増加し、株の損失を埋め合わせるのを助ける。株価がオプションの行使価格より低くなる場合、投資者はその価格で株式を売ることが出来る。これにより、有価証券の損失を所定量に抑える。即ち、製品価格の上昇が見込まれる場合、製品のコールオプションが買い入れられ、製品価格の下落が見込まれる場合、製品のプットオプションが買い入れられる。
【０００５】
しかし、様々な加重指数オプションがオプション取引に提供される。各オプションは価格とプレミアムを備え、それぞれの終了月、行使価格及びコール或いはプットオプションにより識別される。オプションの理論は複雑で、オプション情報を公開する効果的なメカニズムがなく、投資者が適切なオプションを選択するのが困難であり、よって、オプション取引市場の発展を妨げている。
従来、上記オプションを自動的に選択するメカニズムを提供するシステムはない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、資金及び予想される株式トレンドに基づいて、自動的に適当なオプション商品を推薦する、オプション商品の推薦システム及びその方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するため、本発明は、オプション商品の推薦システム及びその方法を提供する。本発明の１つの構成例に係るシステムによると、当該システムは、ネットワークインターフェース、処理ユニット、オプション取引ユニット、からなる。投資金額、投資傾向、予想される株式トレンドは、ネットワークインターフェースにより受信される。オプション取引ユニットは複数のオプション商品を備え、各オプション商品は価格と行使価格（ｓｔｒｉｋｅ　ｐｒｉｃｅ）を備える。
【０００８】
処理ユニットは、ネットワークインターフェースにより受信された投資傾向及び予想される株式トレンドに基づいて、オプション取引ユニットのオプション商品から、複数の候補オプション商品を選択する。各候補オプション商品に対し、処理ユニットは投資金額や価格に基づいて投資口数を計算し、行使価格に基づいて獲得確率下の利益指数を計算し、利益指数と投資口数に基づいて予想純利益を計算し、投資金額、予想純利益、及び固定費に基づいて、獲得確率下の候補オプション商品の可能収益を計算する。
【０００９】
処理ユニットは高収益の候補オプション商品を、獲得確率下の推薦オプション商品として選択する。
本発明のもう一つの構成例によると、オプション商品推薦方法が提供される。
【００１０】
先ず、投資家により入力された投資金額、投資傾向、及び予想される株式トレンドが、ネットワークインターフェースにより受信される。その後、投資傾向、及び予想される株式トレンドに基づいて、複数の候補オプション商品が選択される。各候補オプション商品は価格と行使価格を備える。
【００１１】
その後、各候補オプション商品に対し、投資金額と価格に基づいて投資口数が計算され、獲得確率下の利益指数が計算され、行使価格に基づいて獲得確率下の利益指数が計算され、利益指数と投資口数に基づいて予想純利益が計算され、投資金額、予想純利益、及び固定費に基づいて、獲得確率下の候補オプション商品の収益が計算される。
【００１２】
最後に、高収益の候補オプション商品を、獲得確率下の推薦オプション商品として選択する。
利益指数を計算する方法は、獲得確率に対応する予期指数を得て、行使価格と予期指数に基づいて、利益指数を計算する。予期指数は行使価格、獲得確率、現在指数、非危険利子率、満期日、予想変動率、固定利子率を、指数分布モデルに入力することにより得られる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
上述した本発明の目的、特徴、及び長所をいっそう明瞭にするため、以下に本発明の好ましい実施の形態を挙げ、図を参照にしながらさらに詳しく説明する。
【００１４】
図１は本発明の具体例によるオプション商品の推薦システム機構を示す図である。本発明の具体例によると、システムは、ネットワークインターフェース（ｎｅｔｗｏｒｋ　　ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０、処理ユニット（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｕｎｉｔ）１１、オプション取引ユニット（ｏｐｔｉｏｎ　ｔｒａｄｅ　　ｕｎｉｔ）１２、及び予期指数データベース（ｅｘｐｅｃｔｅｄ　ｉｎｄｅｘ　　ｄａｔａｂａｓｅ）１３、からなる。
【００１５】
オプション取引ユニット１２は、商品内容、価格、行使価格、その他のオプション商品等のリアルタイム情報を提供する。ネットワークインターフェース１０は、ユーザーにより入力された投資金額、投資傾向、及び予想される株式トレンドを受信し、推薦するオプション商品を表示する。注意すべきことは、ユーザーは、ネットワークインターフェース１０により、投資金額、投資傾向、及び予想される株式トレンドを入力すると共に、推薦するオプション商品の情報を入手することができることである。しかし、本発明は、これに限定するものではなく、ネットワークがない状況下で、ホストのコンピューターインターフェースを用いることにより同工程を実施することができる。
【００１６】
投資金額は、投資者が投資しようとするオプション商品の金額を表す。投資傾向は、インデックスオプション等の投資目標、近月オプション（ｎｅａｒ　ｍｏｎｔｈｌｙ　ｏｐｔｉｏｎ）或いは遠月オプション（ｆａｒ　　ｍｏｎｔｈｌｙ　ｏｐｔｉｏｎ）等の投資目標期間、を含む。予想される株式トレンドは、下落（ｄｒｏｐ）、上昇（ｒｉｓｅ）、或いはノーコメント（ｎｏ　ｃｏｍｍｅｎｔ）である。
【００１７】
図２は、ネットワークインターフェース２００の例を示す図である。ネットワークインターフェース２００は４つの領域からなり、投資目標領域２１０、投資金額領域２２０、意見領域２３０、及び推薦領域２４０がある。
【００１８】
ユーザーは、投資目標領域２１０で、プルダウンメニュー２１１の台湾インデックスオプション（Ｔａｉｗａｎ　ｉｎｄｅｘ　　ｏｐｔｉｏｎ、ＴＩＯ）等の投資目標と、期間（近月オプションであるボタン２１２と遠月オプションであるボタン２１３）を選択する。ユーザーは、目標領域２２０で、投資金額を選択する（ボタン２２２とプルダウンメニュー２２３）か、或いは入力する（ボタン２２４と領域２２５）ことができる。注意すべきことは、金融機関がシステムに接続された場合、ユーザーのアカウント中の余剰金額がウィンドウ２２１に表示されることである。
【００１９】
更に、ユーザーは、意見領域２３０において、ボタン２３１（下落）、２３２（ノーコメント）或いは２３３（上昇）を選択することにより、予想される株式トレンドを入力することができる。注意すべきことは、ボタン２３１が選択される場合、プットオプションは買い入れが見込まれ、ボタン２３３が選択される場合、コールオプションの買い入れが見込まれ、ボタン２３２が選択される場合、プットとコールオプションは買い入れが見込まれる。投資金額、投資傾向、予想される株式トレンドが入力された後、ユーザーはボタン２４１を選択して、処理を開始し、推薦オプション商品を見つけ、推薦オプション商品と収益等の関連情報が推薦領域２４０に表示される。
【００２０】
予期指数データベース１３は、固定指数下において、個々の獲得確率（ｗｉｎ　　ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）に対応する予期指数を保存する。予期指数を計算する方法は以下の通りである。
【００２１】
予期指数は、行使価格、獲得確率、現在指数、非危険利子率（ｌｉｓｋ−ｆｒｅｅ　ｉｎｔｅｒｅｓｔ　ｒａｔｅ）、満期日、予想変動率、固定利子率を、指数分布モデルに入力することにより得られる。具体例において、指数分布モデルは、図３で示されるような、フィッシャーブラック／マイロンショールズ（ｆｉｓｃｈｅｒ　Ｂｌａｃｋ／Ｍｙｒｏｎ　ｓｃｈｏｌｅｓ、Ｂ／Ｓ）プライシングモデル（ｐｒｉｃｉｎｇ　　ｍｏｄｅｌ）である。
【００２２】
２３Ｂ／Ｓプライシングモデルの式は、
【数１】

【数２】

【００２３】
Ｃはコールの値、Ｓは投資目標の現在価格、Ｋは行使価格、ｒは瞬間非危険利子率、Ｔは満期（周期）、は目標収益の瞬間標準偏差、ｌｎ（．）は自然対数、Ｎ（．）は標準正規分布の累計確率を示す。これにより、個々の獲得確率に対応する予期指数が計算される。予期指数を計算する方法については、これを熟知する者なら容易にできるので、ここで記述しない。
【００２４】
加重指数は、取引期間に固定幅（１４％）間で変動するため、加重指数に対応する予期指数は何度も計算される。これにより、固定幅での加重指数に対応する予期指数が予め計算され、予期指数データベース１３に保存される。獲得確率に対応する予期指数は、現在の加重指数と獲得確率に基づいて、予期指数データベース１３を照会することにより得られる。
【００２５】
投資金額、投資傾向及び予想される株式トレンドが、ネットワークインターフェース１０により受信された後、処理ユニット１１は関連工程を開始して、
推薦オプション商品を見つける。処理ユニット１１により推薦オプション商品を見つける工程は、図４で明記される。
【００２６】
図４は本発明の具体例によるオプション商品推薦方法のオペレーションを示すフローチャートである。
先ず、工程Ｓ４０において、投資者により入力された投資金額、投資傾向及び予想される株式トレンドが、ネットワークインターフェースにより受信される。その後、工程Ｓ４１において、複数の候補オプション商品が、投資傾向と予想される株式トレンドに基づいて選択され、各候補オプション商品は価格と行使価格を備える。
【００２７】
その後、工程Ｓ４２において、処理ユニットは推薦オプション商品の収益が計算されたかどうかを確認する。計算されていない（工程Ｓ４２でＮＯ）場合、工程Ｓ４３において、投資金額と候補オプション商品の価格により、投資口数が計算され、工程Ｓ４４において、行使価格に基づいて、獲得確率下の利益指数（ｐｒｏｆｉｔ　ｉｎｄｅｘ）が計算される、その後、工程Ｓ４５において、利益指数と投資口数に基づいて、純利益が計算され、工程Ｓ４６において、投資金額、純利益、固定費に基づいて、獲得確率下の候補オプション商品の収益が計算される。固定費は、候補オプション商品の価格に投資口数を掛けた取引コストと交易会社による手数料である。
【００２８】
利益指数を計算する方法は、先ず、獲得確率に対応する予期指数を得て、行使価格と予期指数に基づいて、利益指数を計算する。予期指数は行使価格、獲得確率、現在指数、非危険利子率、満期日、予想変動率、固定利子率を、Ｂ／Ｓプライシングモデル等の指数分布モデルに入力することにより得られる。
【００２９】
その後、工程Ｓ４２に戻り、処理ユニットは候補オプション商品の収益が計算されたかどうかを確認する。計算された（工程Ｓ４２でＹＥＳ）場合、工程Ｓ４７において、処理ユニットは、推薦オプション商品の中で、高収益の候補オプション商品を選択して、獲得確率下の推薦オプション商品とし、推薦オプション商品と収益がネットワークインターフェースに表示される。
【００３０】
更に、処理ユニットは、各候補オプション商品に対し、異なる獲得確率下の収益を計算し、高収益の候補オプション商品を選択し、異なる獲得確率下の推薦オプション商品とする。この他、処理ユニットは、更に、各候補オプション商品に対し、返済比率を計算し、返済比率もネットワークインターフェースの推薦領域で表示される。
【００３１】
図５は推薦オプション商品のネットワークインターフェースを示す図である。情報（投資金額、投資傾向、予期される株式トレンド）が入力された後、ユーザーは、推薦領域２４０のボタン２４１を選択し、オプション商品推薦の工程を開始することができ、ウィンドウ２４２で示されるような、推薦領域２４０に表示される。ウィンドウ２４２中、異なる獲得確率（１、５、１０、２０及び２５％）下の推薦オプション商品と対応する収益と返済比率が表示される。
【００３２】
ユーザーはボタン（２４３〜２４８）を選択し、対応する推薦オプション商品の製品詳細を見ることができる。製品詳細は、もう一つのウィンドウ（図５では図示されない）に表示される。オプション商品の価格は変動するので、一定期間の後、ユーザーはボタン２４１を選択するか、或いはシステムが時間間隔で、自動的にオプション商品推薦の他工程を実行することができる。更に、製品詳細ボタン（２４３〜２４８）が選択される時、システムは、リアルタイムオプション商品取引システムに接続される。ユーザーは、適当な身分認証の後、対応する推薦オプション商品を買い入れることができる。
【００３３】
よって、本発明によるオプション商品推薦のシステムと方法により、予期される株式トレンドと投資金額に基づいて、適切なオプション商品が自動的に推薦される。
【００３４】
本発明では好ましい実施例を前述の通り開示したが、これらは決して本発明に限定するものではなく、当該技術を熟知する者なら誰でも、本発明の精神と領域を脱しない範囲内で各種の代案や変更（変動や潤色）を加えることができ、従って本発明の保護範囲は、特許請求の範囲で指定した内容を基準とする。
【００３５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、投資金額、投資傾向、予想される株式トレンドを受信するネットワークインターフェースと、それぞれが、価格と行使価格を備える複数のオプション商品を備えるオプション取引ユニットと、前記投資傾向及び前記予想される株式トレンドに基づいて、前記オプション取引ユニットの前記オプション商品から、複数の候補オプション商品を選択し、前記投資金額や各候補オプション商品の価格に基づいて投資口数を計算し、前記行使価格に基づいて獲得確率下の利益指数を計算し、前記利益指数と前記投資口数に基づいて予想純利益を計算し、前記投資金額、前記予想純利益、及び固定費に基づいて、前記獲得確率下の収益を計算し、高収益の前記候補オプション商品を、前記獲得確率下の推薦オプション商品として選択する処理ユニットと、からなる構成としたことにより、適切なオプション商品が自動的に推薦される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の具体例によるオプション商品推薦のシステム機構を示す図である。
【図２】ネットワークインターフェースの例を示す図である。
【図３】フィッシャーブラック／マイロンショールズ（Ｂ／Ｓ）プライシングモデルを示す図である。
【図４】本発明の具体例によるオプション商品推薦方法を示すフローチャートである。
【図５】推薦オプション商品を備えるネットワークインターフェースを示す図である。
【符号の説明】
１０………ネットワークインターフェース、１１………処理ユニット、１２………オプション取引ユニット、１３………予期指数データベース、２００………ネットワークインターフェース、２１０………投資目標領域、２２０………投資金額領域、２３０………意見領域、２４０………推薦領域、２１１〜２４８………ボタン、２４２………ウィンドウ、３００………フィッシャーブラック／マイロンショールズプライシングモデル[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an option product recommendation system, and more particularly, to an option product recommendation system and method for automatically recommending an appropriate option product based on funds and expected stock trends.
[0002]
[Prior art]
With the spread of financial self-management, various investment tools and products, such as funds, bonds, stocks, and futures transactions, have become one of the general methods of investing funds by general investors. In the latest trend, option products such as stock options have become popular investment products.
[0003]
There are two types of options. A put option is a right (but not an obligation) to sell a certain product within a certain period of time at a certain price, and a call option is a right to buy a certain product within a certain period of time at a certain price ( It is not an obligation).
[0004]
Call options increase in value as stock prices rise. If the stock price is higher than the strike price of the option, the investor can buy the stock at that price. Put options increase in value as the stock price drops, helping to offset stock losses. If the stock price falls below the strike price of the option, the investor can sell the stock at that price. As a result, loss of securities can be suppressed to a predetermined amount. That is, when the product price is expected to rise, a call option of the product is purchased, and when the product price is expected to fall, a put option of the product is purchased.
[0005]
However, various weighted index options are provided for options trading. Each option has a price and a premium and is identified by its end month, strike price and call or put option. The theory of options is complex, there is no effective mechanism to publish option information, and it is difficult for investors to choose the right options, thus hindering the development of the options trading market.
Conventionally, no system provides a mechanism for automatically selecting the above options.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
An object of the present invention is to provide a system and method for recommending an optional product, which automatically recommends an appropriate optional product based on funds and expected stock trends.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention provides an optional product recommendation system and method. According to a system according to one configuration example of the present invention, the system includes a network interface, a processing unit, and an option trading unit. Investment amounts, investment trends, and expected stock trends are received by the network interface. The option trading unit has a plurality of option products, and each option product has a price and a strike price.
[0008]
The processing unit selects a plurality of candidate option products from the option products of the option trading unit based on the investment trends and expected stock trends received by the network interface. For each candidate option product, the processing unit calculates the number of investment units based on the investment amount and price, calculates the profit index under the probability of acquisition based on the strike price, and calculates the expected net profit based on the profit index and the number of investment units. Calculate and calculate the possible return of the candidate option product under the probability of acquisition based on the investment amount, expected net profit, and fixed cost.
[0009]
The processing unit selects the high-margin candidate option product as a recommended option product under the acquisition probability.
According to another configuration example of the present invention, an optional product recommendation method is provided.
[0010]
First, the investment amount, investment trend, and expected stock trend input by the investor are received by the network interface. Thereafter, a plurality of candidate option products are selected based on investment trends and expected stock trends. Each candidate option product has a price and an exercise price.
[0011]
After that, for each candidate option product, the number of investment units is calculated based on the investment amount and price, the profit index under the acquisition probability is calculated, the profit index under the acquisition probability is calculated based on the strike price, and the profit index and The expected net profit is calculated based on the number of investment units, and the profit of the candidate option product under the probability of acquisition is calculated based on the investment amount, the expected net profit, and the fixed cost.
[0012]
Finally, the high-margin candidate option product is selected as a recommended option product under the acquisition probability.
The method of calculating the profit index obtains an expected index corresponding to the acquisition probability, and calculates the profit index based on the strike price and the expected index. The expected index is obtained by inputting the strike price, acquisition probability, current index, non-risk interest rate, maturity date, expected volatility, and fixed interest rate into an index distribution model.
[0013]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
In order to further clarify the objects, features and advantages of the present invention described above, preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
[0014]
FIG. 1 is a diagram showing an optional product recommendation system mechanism according to an embodiment of the present invention. According to an embodiment of the present invention, the system comprises a network interface 10, a processing unit 11, an option trade unit 12, and an expected index database 13. .
[0015]
The option trading unit 12 provides real-time information such as product content, price, strike price, and other optional products. The network interface 10 receives the investment amount, the investment tendency, and the expected stock trend input by the user, and displays the optional products to be recommended. It should be noted that the network interface 10 allows the user to input the investment amount, investment trend, and expected stock trend, and obtain information on the optional products to be recommended. However, the present invention is not limited to this, and the same process can be performed by using the computer interface of the host in the absence of a network.
[0016]
The investment amount indicates the amount of the option product that the investor intends to invest. The investment trend includes an investment target such as an index option, and an investment target period such as a near month option or a far month option. The expected stock trend is a drop, a rise, or no comment.
[0017]
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the network interface 200. The network interface 200 includes four areas, and includes an investment target area 210, an investment amount area 220, an opinion area 230, and a recommendation area 240.
[0018]
In the investment target area 210, the user selects an investment target such as a Taiwan index option (TIO) in the pull-down menu 211 and a period (a button 212 for a near month option and a button 213 for a far month option). . The user can select the investment amount (button 222 and pull-down menu 223) or input (button 224 and area 225) in the target area 220. Note that when the financial institution is connected to the system, the surplus amount in the user's account is displayed in window 221.
[0019]
Further, the user can enter an expected stock trend by selecting buttons 231 (down), 232 (no comment) or 233 (up) in opinion area 230. Note that when button 231 is selected, the put option is expected to buy, when button 233 is selected, the call option is expected to be purchased, and when button 232 is selected, the put and call option are considered. Is expected to be purchased. After the investment amount, the investment trend, and the expected stock trend are input, the user selects the button 241 to start the process, find the recommended option product, and display the related information such as the recommended option product and the profit in the recommendation area 240. Will be displayed.
[0020]
The expected index database 13 stores expected indexes corresponding to individual acquisition probabilities (win probabilities) under the fixed index. The method of calculating the expectation index is as follows.
[0021]
The expected index is obtained by inputting an exercise price, an acquisition probability, a current index, a risk-free interest rate, a maturity date, an expected volatility, and a fixed interest rate into an index distribution model. In a specific example, the exponential distribution model is a Fischer Black / Myron scholes (B / S) pricing model, as shown in FIG.
[0022]
The formula for the 23B / S pricing model is:
(Equation 1)

(Equation 2)

[0023]
C is the value of the call, S is the current price of the investment target, K is the strike price, r is the instantaneous non-risk interest rate, T is the maturity (period), is the instantaneous standard deviation of the target return, ln (.) Is the natural logarithm, N (.) Indicates the cumulative probability of the standard normal distribution. Thereby, an expectation index corresponding to each acquisition probability is calculated. The method of calculating the expectation index is not described here because it can be easily made by those who are familiar with this.
[0024]
Since the weighted index fluctuates between a fixed range (14%) during the trading period, the expected index corresponding to the weighted index is calculated many times. As a result, an expected index corresponding to the weighted index with a fixed width is calculated in advance and stored in the expected index database 13. The expectation index corresponding to the acquisition probability is obtained by referring to the expectation index database 13 based on the current weighting index and the acquisition probability.
[0025]
After the investment amount, investment trend and expected stock trend are received by the network interface 10, the processing unit 11 starts the relevant process,
Find recommended option products. The process of finding recommended option products by the processing unit 11 is specified in FIG.
[0026]
FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the optional product recommendation method according to an embodiment of the present invention.
First, in step S40, the investment amount, investment trend and expected stock trend input by the investor are received by the network interface. Thereafter, in step S41, a plurality of candidate option products are selected based on the investment trend and the expected stock trend, and each candidate option product has a price and an exercise price.
[0027]
Thereafter, in step S42, the processing unit checks whether the profit of the recommended option product has been calculated. If not calculated (NO in step S42), in step S43, the number of investment units is calculated based on the investment amount and the price of the candidate option product, and in step S44, a profit index (profit) under the acquisition probability is calculated based on the strike price. index) is calculated. Then, in step S45, net profit is calculated based on the profit index and the number of investment units. In step S46, the candidate option under the acquisition probability is calculated based on the investment amount, net profit, and fixed cost. Product revenue is calculated. The fixed cost is a transaction cost obtained by multiplying the price of the candidate option product by the number of investment units and a commission by the trading company.
[0028]
In the method of calculating the profit index, first, the expected index corresponding to the acquisition probability is obtained, and the profit index is calculated based on the strike price and the expected index. The expected index is obtained by inputting the strike price, acquisition probability, current index, non-risk interest rate, maturity date, expected volatility, and fixed interest rate into an index distribution model such as a B / S pricing model.
[0029]
Thereafter, returning to step S42, the processing unit checks whether the profit of the candidate option item has been calculated. If it is calculated (YES in step S42), in step S47, the processing unit selects a high-margin candidate option product among the recommended option products, sets the selected option product as a recommended option product under the acquisition probability, and The revenue is displayed on the network interface.
[0030]
Further, the processing unit calculates a profit under different acquisition probabilities for each candidate option product, selects a high profit candidate option product, and makes it a recommended option product under different acquisition probabilities. In addition, the processing unit further calculates a repayment ratio for each candidate option item, and the repayment ratio is also displayed in the recommended area of the network interface.
[0031]
FIG. 5 is a diagram showing a network interface of a recommended option product. After the information (investment amount, investment trend, expected stock trend) has been entered, the user can select the button 241 in the recommendation area 240 to start the optional product recommendation process, shown in the window 242. Is displayed in the recommendation area 240. In window 242, the profits and repayment ratios corresponding to the recommended option products under different acquisition probabilities (1, 5, 10, 20, and 25%) are displayed.
[0032]
The user can select the buttons (243 to 248) to see the product details of the corresponding recommended option product. Product details are displayed in another window (not shown in FIG. 5). Since the price of the option item changes, after a certain period of time, the user can select the button 241 or the system can automatically execute another step of the option item recommendation at a time interval. Further, when the product details button (243 to 248) is selected, the system is connected to the real-time option commodity trading system. After appropriate identification, the user can purchase the corresponding recommended option product.
[0033]
Thus, the optional product recommendation system and method according to the present invention automatically recommends an appropriate optional product based on expected stock trends and investment amounts.
[0034]
Although the preferred embodiments of the present invention have been disclosed as described above, they are not intended to limit the present invention in any way, and various persons skilled in the art can make various modifications without departing from the spirit and scope of the present invention. Alternatives and modifications (fluctuations and hydrations) can be made, and the protection scope of the present invention is based on the contents specified in the claims.
[0035]
As described above, according to the present invention, a network interface for receiving an investment amount, an investment trend, and an expected stock trend, and a plurality of option products each having a price and an exercise price are provided. Based on the option trading unit and the investment trend and the expected stock trend, a plurality of candidate option products are selected from the option products of the option trading unit, based on the investment amount and the price of each candidate option product. Calculating the number of investment units, calculating the profit index under the probability of acquisition based on the strike price, calculating the expected net profit based on the profit index and the number of investment units, the investment amount, the expected net profit, and Based on the fixed cost, calculate the profit under the acquisition probability, and convert the highly profitable candidate option product to the acquisition probability. Of a processing unit for selecting as a recommended option product, by which is to consist of construction, suitable optional items are automatically recommended.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram illustrating a system mechanism for optional product recommendation according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a network interface.
FIG. 3 is a diagram showing a Fisher Black / Mylon Shoals (B / S) pricing model.
FIG. 4 is a flowchart illustrating an optional product recommendation method according to a specific example of the present invention.
FIG. 5 is a diagram illustrating a network interface including recommended option products.
[Explanation of symbols]
10 Network interface, 11 Processing unit, 12 Option trading unit, 13 Expected index database, 200 Network interface, 210 Investment target area, 220 Investment Amount area, 230 ... opinion area, 240 ... recommendation area, 211-248 ... button, 242 ... window, 300 ... Fisher Black / Myron Shoals pricing model

Claims

An optional product recommendation system,
A network interface to receive investment amounts, investment trends and expected stock trends;
An option trading unit with multiple option products, each with a price and strike price,
A plurality of candidate option products are selected from the option products of the option trading unit based on the investment trend and the expected stock trend, and the number of investment units is calculated based on the investment amount and the price of each candidate option product. Calculating a profit index under the probability of acquisition based on the strike price; calculating expected net profit based on the profit index and the number of investment units; based on the investment amount, the expected net profit, and fixed costs. A processing unit that calculates the profit under the acquisition probability and selects the candidate option product with high profit as the recommended option product under the acquisition probability;
A system comprising:

The system according to claim 1, wherein the processing unit displays the recommended option product on the network interface.

The method of calculating the profit index is as follows:
Obtaining an expectation index corresponding to the acquisition probability;
Calculating the profit index based on the strike price and the expectation index;
The system of claim 1, comprising:

The said expectation index is obtained by inputting the strike price, the acquisition probability, the present index, the non-risk interest rate, the maturity date, the expected volatility, and the fixed interest rate into an index distribution model. 3. The system according to 3.

The system of claim 4, wherein the expectation index is pre-calculated and stored in an expectation index database.

The system of claim 4, wherein the exponential distribution model is a Fisher Black / Mylon Shoals (B / S) pricing model.

The system according to claim 1, wherein the fixed cost comprises a transaction cost obtained by multiplying the price of the candidate option product by the number of investment units, and a commission by a trading company.

A method of recommending optional products,
Receiving investment amounts, investment trends, and expected stock trends;
Selecting a plurality of candidate option products each having a price and a strike price based on the investment trend and the expected stock trend;
For each candidate option product,
Calculating the number of investment units based on the investment amount and the price;
Calculating a profit index under the probability of acquisition based on the strike price;
Calculating an expected net profit based on the profit index and the number of investment units,
Calculating a return under the probability of acquisition based on the investment amount, the expected net profit, and the fixed cost;
Selecting the high profit candidate option product as a recommended option product under the acquisition probability;
A method characterized by comprising:

The method of claim 8, wherein the investment amount, the investment trend, and the expected stock trend are received by a network interface.

The method of claim 8, further comprising displaying the recommended option product on a network interface.

The method of claim 8, wherein the price and the strike price of the candidate option product are provided by an option trading unit.

The method of calculating the profit index is as follows:
Obtaining an expectation index corresponding to the acquisition probability;
Calculating the profit index based on the strike price and the expectation index;
9. The method according to claim 8, comprising:

The said expectation index is obtained by inputting the strike price, the acquisition probability, the present index, the non-risk interest rate, the maturity date, the expected volatility, and the fixed interest rate into an index distribution model. 13. The system according to claim 12.

The system of claim 13, wherein the expectation index is pre-calculated and stored in an expectation index database.

14. The system of claim 13, wherein the exponential distribution model is a Fisher Black / Mylon Shoals (B / S) pricing model.

The system according to claim 8, wherein the fixed cost comprises a transaction cost obtained by multiplying the price of the candidate option product by the number of investment units, and a commission by a trading company.